Cataloguer, rechercher des cartes. Le référencement géographique en question
Bibliographic record
Abstract
Cet article est consacré aux méthodes d’enregistrement et d’exploitation des données de référencement géographique des cartes et plans dans les catalogues des bibliothèques. Après un bilan des pratiques qui suivent la norme et l’exposé des difficultés relatives à leur mise en œuvre, Jean-Luc Arnaud présente les possibilités offertes par les nouveaux outils de l’information géographique et du géoréférencement à travers quelques exemples. Le constat est sans appel, ces outils ont des performances sans commune mesure avec ceux préconisés par la norme. Les pratiques évoluent assez rapidement et, de toute évidence, la cartothéconomie est à un tournant de son histoire. Cependant, plusieurs années sont encore nécessaires pour évaluer avec un recul suffisant les résultats proposés par des outils eux-mêmes en évolution rapide.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".